大数据分析师学的什么技术啊，大数据分析师掌握的关键技术概览

大数据分析师主要负责收集、处理和分析海量数据，以帮助企业做出更好的决策。他们需要掌握一系列的技术，以便有效地完成这项任务。以下是大数据分析师需要掌握的一些关键技术：

1. 数据处理与存储：大数据分析师首先需要对原始数据进行清洗、转换和归约等操作，以便将其转换为适合分析的格式。此外，他们还需要进行数据的存储和管理，以确保数据的安全和可用性。

2. 数据分析与挖掘：大数据分析师需要使用各种数据分析工具和技术来探索数据中的趋势、模式和关联。这可能包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模等方法。

3. 可视化技术：大数据分析师需要将分析结果以图表、报表等形式展示出来，以便更直观地理解数据。常用的可视化技术包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。

4. 大数据平台与工具：大数据分析师需要熟悉各种大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Kafka、Flume等，以便在处理大规模数据集时能够高效地运行。

5. 数据安全与隐私保护：随着数据泄露事件的频发，数据安全和隐私保护已成为大数据分析师必须关注的问题。他们需要了解相关的法律法规和政策，并采取相应的措施来保护数据的安全和隐私。

6. 云计算与分布式计算：大数据分析师通常需要使用云计算资源来处理和分析大量数据。因此，他们需要熟悉分布式计算和云平台（如AWS、Azure、阿里云等）的使用。

7. 编程语言与开发技能：大数据分析师需要具备一定的编程能力，以便编写脚本或程序来自动化数据处理和分析过程。常用的编程语言包括Python、Java、Scala等。

8. 业务知识：大数据分析师还需要具备一定的业务知识，以便更好地理解数据背后的含义和价值。这可能包括行业知识、业务流程、客户行为等方面的了解。

总之，大数据分析师需要掌握一系列关键技术，以便有效地处理和分析海量数据，为企业创造价值。这些技术涵盖了数据处理与存储、数据分析与挖掘、可视化技术、大数据平台与工具、数据安全与隐私保护、云计算与分布式计算、编程语言与开发技能以及业务知识等方面。